package com.diy.sigmund.diygateway.filter;

import com.diy.sigmund.diycommon.entity.ResultMsg;
import com.diy.sigmund.diycommon.entity.constant.GatewayConstant;
import com.diy.sigmund.diycommon.entity.constant.HeaderConstant;
import com.diy.sigmund.diycommon.entity.enumerate.ResponseEnum;
import com.diy.sigmund.diycommon.middleware.cache.redis.RedisService;
import com.diy.sigmund.diycommon.util.json.JacksonUtil;
import com.diy.sigmund.diygateway.config.CustomLimitConfig;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.support.FilterConstants;
import org.springframework.http.HttpStatus;

/**
 * @author ylm-sigmund
 * @since 2021/9/23 20:24
 */
// @Component
public class CustomLimitFilter extends ZuulFilter {

    @Autowired
    private CustomLimitConfig customLimitConfig;
    @Autowired
    private RedisService redisService;
    public static volatile RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CustomLimitFilter.class);

    /**
     * 返回一个字符串代表过滤器的类型，在zuul中定义了四种不同生命周期的过滤器类型，具体如下：
     * pre：可以在请求被路由之前调用，在 Zuul 按照规则路由到下级服务之前执行。如果需要对请求进行预处理，比如鉴权、限流等，都应考虑在此类 Filter 实现。
     * route：在路由请求时候被调用，这类 Filter 是 Zuul 路由动作的执行者，是 Apache Http Client 或 Netflix Ribbon 构建和发送原始 HTTP 请求的地方，目前已支持 Okhttp。
     * post：在route和error过滤器之后被调用，这类 Filter 是在源服务返回结果或者异常信息发生后执行的，如果需要对返回信息做一些处理，则在此类 Filter 进行处理。
     * error：处理请求时发生错误时被调用，在整个生命周期内如果发生异常，则会进入 error Filter，可做全局异常处理。
     *
     * @return String
     */
    @Override
    public String filterType() {
        return FilterConstants.PRE_TYPE;
    }

    /**
     * 通过int值来定义过滤器的执行顺序
     *
     * @return int
     */
    @Override
    public int filterOrder() {
        return 0;
    }

    /**
     * 返回一个boolean类型来判断该过滤器是否要执行，所以通过此函数可实现过滤器的开关。
     *
     * @return boolean
     */
    @Override
    public boolean shouldFilter() {
        return true;
    }

    /**
     * 过滤器的具体逻辑
     * Zuul 内部提供了一个动态读取、编译和运行这些 Filter 的机制。
     * Filter 之间不直接通信，在请求线程中会通过 RequestContext 来共享状态，它的内部是用 ThreadLocal 实现的，
     * 当然你也可以在 Filter之间使用 ThreadLocal 来收集自己需要的状态或数据。
     *
     * @return Object
     * @throws ZuulException ZuulException
     */
    @Override
    public Object run() throws ZuulException {
        RequestContext requestContext = RequestContext.getCurrentContext();
        requestContext.set(GatewayConstant.PRE_START_TIME, LocalDateTime.now());

        // serviceId可通过匹配request.getRequestURI来获得
        Object serviceId = requestContext.get("serviceId");
        log.info("serviceId={}", serviceId);

        long currentSecond = System.currentTimeMillis() / 1000;
        String key = "diy-gateway-limit-" + currentSecond;
        log.info(key);
        try {
            if (!redisService.exists(key)) {
                // 将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在
                redisService.setNx(key, 1, 2, TimeUnit.SECONDS);
                return null;
            }
            int limitRate = customLimitConfig.getLimitRate();
            // 当集群中当前秒的并发量达到了设定的值, 不进行处理
            // 注意集群中的网关与所在服务器时间必须同步
            Long incr = redisService.incr(key, 1);
            log.info("全局限流次数每秒={}，当前负载={}", limitRate, incr);
            Long ttl = redisService.ttl(key);
            // 如果key不存在，那么key的值会先被初始化为0，再执行incr操作，此时不会设置剩余生存时间，故ttl=-1
            if (ttl < 0) {
                redisService.del(key);
                log.info("网关限流缓存的有效期{}小于0，删除当前key", ttl);
                return null;
            }
            if (incr > limitRate) {
                requestContext.setSendZuulResponse(false);
                requestContext.setResponseStatusCode(HttpStatus.OK.value());
                // {"code":"91","msg":"当前负载太高，请稍后尝试"}
                requestContext.setResponseDataStream(new ByteArrayInputStream(
                        JacksonUtil.toJson(ResultMsg.fail(ResponseEnum.THE_CURRENT_LOAD_IS_TOO_HIGN)).getBytes()));
                requestContext.getResponse().setContentType(HeaderConstant.APPLICATION_JSON_VALUE);
                log.warn("当前负载太高，请稍后尝试");
                // pre类型的后一个过滤器不执行
                requestContext.set(GatewayConstant.PRE_SHOULD_FILTER, false);
                return null;
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("集群限流异常，使用单节点限流", e);
            // Redis 挂掉等异常处理，可以继续单节点限流
            rateLimiter.acquire();
        }
        return null;
    }
}
